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公开(公告)号：CN119337166A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411890683.2
申请日：2024-12-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2337 , G06F40/216 , G06F40/30 , G16H50/20 , G16H50/70 , G10L25/24 , G10L25/66 , G06F18/15 , G06F18/21 , G06F18/2433 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及辅助医疗诊断技术领域，具体公开了基于多模态远程医疗数据的三支诊断与评估方法及装置。通过收集患者的多模态远程医疗数据，将其输入到三支诊断与评估模型中进行分析，若诊断结果明确，即确认患者是否患病，则直接输出相应的结果；若诊断结果不明确，则进一步评估患者的患病风险并输出评估结果。该方法不仅能够有效诊断患者的患病与未患病状态，还突破了传统智能诊断模型在患者患病状态不确定或不完全符合诊断标准时，无法准确评估患病风险的局限性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109837393A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910099911.7
申请日：2019-01-31
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种选择性回收废加氢催化剂中有价金属的方法，该方法先将废加氢催化剂高温煅烧后粉碎，得到有价金属回收料，再将有价金属回收料采用氨-铵盐溶液进行第一次浸出，第一次固液分离后得到第一浸出液和第一浸出渣，调节第一浸出液的pH至钼析出值，第二次固液分离得到钼酸和第二浸出液，向第二浸出液中加入碱，析出镍沉淀，将第一浸出渣采用氨-铵盐溶液进行碱浸后，第三次固液分离得到氧化铝渣和第三浸出液，调节第三浸出液的pH至偏钒酸铵析出值。本发明提供的方法选择性高，可以将钼、镍、钒和铝依次选择性回收，而且回收率高，能使钼、镍、钒在催化剂中的质量百分比含量分别降低至0.5％、2％和3％。
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公开(公告)号：CN110989351B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201911267419.2
申请日：2019-12-11
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种重油分馏系统的隐式广义预测控制方法，包括：设定重油分馏系统输出设定值c，并输入初始值；数学建模得到重油分馏系统模型，并对该模型进行离散化处理，对离散后的模型进行解耦；在被控对象输入端加入激励信号，根据对解耦后的两部分模型进行在线辨识，分别求得相应模型参数，重要部分求得主要预测模型，次要部分作为反馈引入系统，进而求得控制器；对实际输出值进行柔化处理，与单步预测值进行比较，并把补偿部分引入，与设定值形成差值作为反馈作用于控制器；根据最优性能指标，求解控制增量作用于系统，得到实际输出。
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公开(公告)号：CN119337167A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411890739.4
申请日：2024-12-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2337 , G06F18/23213 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体公开了一种基于决策权重驱动的阴影集模糊聚类方法和系统，包括：聚类初始化；通过计算隶属度矩阵和构造决策权重函数，生成不同的决策权重矩阵，以精确衡量不同区域中不同样本对簇中心的影响权重；构造模糊簇阴影集：建立优化原则，通过粒子群优化算法计算各模糊簇的分区阈值，将模糊簇划分为核心区域、阴影区域和排除区域；更新聚类中心：聚类中心的更新基于各区域样本的贡献差异，确保核心区域的样本对更新贡献最大，同时将排除区域样本纳入计算，避免聚类中心陷入局部最优；迭代并在达到停止条件时停止。本发明有效结合了符合模糊簇分布的决策权重函数和阴影集的优势，提升了模糊聚类的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119337166B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411890683.2
申请日：2024-12-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2337 , G06F40/216 , G06F40/30 , G16H50/20 , G16H50/70 , G10L25/24 , G10L25/66 , G06F18/15 , G06F18/21 , G06F18/2433 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及辅助医疗诊断技术领域，具体公开了基于多模态远程医疗数据的三支诊断与评估方法及装置。通过收集患者的多模态远程医疗数据，将其输入到三支诊断与评估模型中进行分析，若诊断结果明确，即确认患者是否患病，则直接输出相应的结果；若诊断结果不明确，则进一步评估患者的患病风险并输出评估结果。该方法不仅能够有效诊断患者的患病与未患病状态，还突破了传统智能诊断模型在患者患病状态不确定或不完全符合诊断标准时，无法准确评估患病风险的局限性。
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公开(公告)号：CN110989351A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911267419.2
申请日：2019-12-11
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种重油分馏系统的隐式广义预测控制方法，包括：设定重油分馏系统输出设定值c，并输入初始值；数学建模得到重油分馏系统模型，并对该模型进行离散化处理，对离散后的模型进行解耦；在被控对象输入端加入激励信号，根据对解耦后的两部分模型进行在线辨识，分别求得相应模型参数，重要部分求得主要预测模型，次要部分作为反馈引入系统，进而求得控制器；对实际输出值进行柔化处理，与单步预测值进行比较，并把补偿部分引入，与设定值形成差值作为反馈作用于控制器；根据最优性能指标，求解控制增量作用于系统，得到实际输出。
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